Amazon Web Services hat die Plattform Amazon Bedrock AgentCore um Funktionen erweitert, die KI-Agenten einen breiteren Wissenszugang und systematische kontinuierliche Lernfähigkeit ermöglichen.

Erweiterter Wissenszugriff

AgentCore integriert nun die Amazon Bedrock Managed Knowledge Base. Diese ermöglicht den nativen Zugriff auf unstrukturierte Unternehmensdaten aus Quellen wie SharePoint, Google Drive, Confluence, Amazon S3 und internen Wikis. Die Funktion automatisiert die Erstellung von Ingestion-Pipelines, Retrieval-Optimierung und Datenaktualisierung. Ein "agentic retriever" plant Abfragen über mehrere Wissensbasen hinweg, verknüpft verwandte Konzepte und bewertet Zwischenergebnisse für komplexe Anfragen.

Zusätzlich führt AWS Web Search on AgentCore ein. Dieses Tool erlaubt Agenten den Zugriff auf öffentliche Web-Informationen, wobei alle Daten innerhalb der gesicherten AWS-Umgebung des Kunden verbleiben. Es nutzt die gleiche Infrastruktur wie Alexa+ und kombiniert Web-Ergebnisse mit Amazons proprietärem Wissensgraphen, der strukturierte Entitäten, verifizierte Fakten und Echtzeitdaten liefert.

Im Bereich bezahlter Inhalte ist AgentCore Payments in Vorschau verfügbar. Es erlaubt Agenten, kostenpflichtige Dienste und Inhalte innerhalb ihres Ausführungszyklus zu entdecken, zu nutzen und zu bezahlen. Parallel ist AWS WAF AI Traffic Monetization allgemein verfügbar und ermöglicht Content-Anbietern die Kontrolle und Monetarisierung des Agentenzugriffs. Verifizierte AgentCore-Agenten werden automatisch erkannt.

Kontinuierliches Lernen und Optimierung

Insights (Vorschau) liefert detaillierte Analysen über Hunderte von Sitzungen hinweg:

• Fehlereinblicke identifizieren wiederkehrende und "stille" Verhaltensfehler, erklären Ursachen und priorisieren nach Häufigkeit.
• Absichtseinblicke gruppieren Anfragen nach der tatsächlichen Benutzerintention.
• Trajektorien-Einblicke analysieren die vom Agenten gewählten Lösungspfade auf Muster und Ausreißer.

Empfehlungen (allgemein verfügbar) analysieren Traces und Evaluationsergebnisse, um konkrete Verbesserungen für System-Prompts und Tool-Beschreibungen vorzuschlagen. Diese können mittels Batch-Evaluierung auf Testdatensätzen geprüft und durch A/B-Tests im Live-Verkehr validiert werden.

Sicherheit und Kontrolle

Die Bedrock Guardrails-Integration (allgemein verfügbar) prüft jede Agentenaktion auf Prompt-Injection, schädliche Inhalte und sensible Datenlecks auf Gateway-Ebene. Zukünftig sollen Signale von Drittanbietern wie Check Point, Zscaler, Rubrik, Netskope und SentinelOne in dieselben Richtlinien einfließen. Die Durchsetzung bleibt deterministisch.

AgentCore Harness

Das AgentCore Harness (allgemein verfügbar) abstrahiert den Orchestrierungs-Loop. Entwickler definieren Agenten durch Konfiguration von Modell, Tools, Fähigkeiten und Anweisungen. Das Harness verwaltet Kontext, Zustand, Fehlerbehandlung und Sitzungsisolation. Es ist modellunabhängig und leitet alle Aktionen über ein zentrales Gateway mit integrierter Sicherheit und Beobachtbarkeit.

Quelle: AWS AI Blog

FAQ

Welche Wissensquellen unterstützt die Managed Knowledge Base in AgentCore? Unstrukturierte Daten aus SharePoint, Google Drive, Confluence, Amazon S3 und internen Wikis.

Was ermöglichen die neuen Insights-Funktionen? Sie identifizieren wiederkehrende Fehler (inklusive stiller Verhaltensfehler), gruppieren Benutzerabsichten und analysieren Lösungstrajektorien über viele Sitzungen hinweg.

Ist das AgentCore Harness modellabhängig? Nein. Das Harness ist vom zugrunde liegenden Modell entkoppelt, sodass Modelle gewechselt werden können, ohne die Agentenlogik anzupassen.